發(fā)布時(shí)間：2019-04-27 12:53

【摘要】：針對(duì)交通和橋梁監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)診斷過程中,噪聲掩蓋了部分故障信息以及故障信息分布的多尺度性,提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)故障診斷模型。以故障檢測(cè)為目的,加入了一種改進(jìn)的小波閾值除噪方法,去除大部分隨機(jī)高頻噪聲,提高了數(shù)據(jù)置信度;將重構(gòu)信號(hào)進(jìn)行了多尺度小波包分解,結(jié)合小波包能量分析法和主元分析法完成了故障檢測(cè)與故障分離。模型實(shí)際應(yīng)用于橋梁撓度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)故障診斷,結(jié)果表明,該模型可以減小錯(cuò)報(bào)率和漏報(bào)率,抗噪能力更強(qiáng)。
[Abstract]:In the process of data diagnosis for traffic and bridge monitoring, noise masked some fault information and multi-scale distribution of fault information. A data-driven data fault diagnosis model was proposed. For the purpose of fault detection, an improved wavelet threshold de-noising method is added to remove most random high-frequency noise and improve the data confidence. The reconstructed signal is decomposed by multi-scale wavelet packet, and the fault detection and fault separation are accomplished by combining wavelet packet energy analysis and principal component analysis. The model is applied to fault diagnosis of bridge deflection monitoring data. The results show that the model can reduce false alarm rate and false alarm rate, and the anti-noise ability is stronger.
【作者單位】： 重慶交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院;重慶交通大學(xué)重慶山地城市交通系統(tǒng)與安全實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：重慶交通大學(xué)研究生教育創(chuàng)新基金項(xiàng)目(20120110) 山區(qū)橋梁結(jié)構(gòu)與材料教育部工程研究中心開放基金項(xiàng)目(QL2X-2012-6)
【分類號(hào)】：U446

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 盧

本文編號(hào)：2466999